研究目的
提出一种结合主动学习（AL）的宽上下文残差网络（WCRN）用于遥感图像（RSI）分类，旨在通过选取最具信息量的训练样本以减少对标注训练数据的需求。
研究成果
实验结果表明，在两幅遥感影像上，所提出的结合主动学习（AL）的加权卷积循环网络（WCRN）能显著减少训练样本需求，同时实现良好的机器泛化能力。通过筛选最具信息量的样本，主动学习的引入使得在有限训练样本条件下仍能达成优异的机器泛化效果。
研究不足
所提出方法的性能受限于对大量标注样本的需求，而这些样本在实际中难以获取且成本高昂。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于主动学习的宽上下文残差网络用于遥感图像分类
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于主动学习的宽上下文残差网络用于遥感图像分类
DOI：10.1109/IGARSS.2018.8517855
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
本文提出了一种结合主动学习（AL）的宽上下文残差网络（WCRN），用于遥感图像（RSI）分类。尽管ResNet在各类应用（如RSI分类）中取得了显著成效，但其性能受限于对大量标注样本的需求。由于实际场景中获取类别标签既困难又昂贵，我们将提出的WCRN与AL相结合，通过利用最具信息量的训练样本来提升其泛化能力。具体而言，我们首先设计了一个适用于RSI分类的宽上下文残差网络，随后将其与AL集成，从而在有限训练样本条件下实现良好的机器泛化。帕维亚大学和弗莱福兰德数据集上的实验结果表明，所提出的WCRN与AL组合能显著降低样本需求量。
作者：
Shengjie Liu，Haowen Luo，Ying Tu，Zhi He，Jun Li
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